Ejecutar el chat gateway

El gateway es la cara humana de la plataforma: un chat web donde la IA es guiada a responder desde los datos de las herramientas MCP en lugar de su propia memoria.

Primero necesitas el servidor MCP corriendo en modo HTTP.

git clone https://github.com/okfn/mcp-chat-gateway
cd mcp-chat-gateway
uv sync

Configura el proveedor de IA, ya sea editando local_settings.py o con variables de entorno:

Variable	Ejemplo	Significado
AI_API_KEY	sk-...	Key de tu proveedor de LLM
AI_BASE_URL	https://api.deepseek.com	Cualquier endpoint compatible con OpenAI
AI_MODEL	deepseek-chat	Nombre del modelo
MCP_URL	http://127.0.0.1:8063	Dónde vive el servidor MCP

Luego ejecútalo:

uv run python app.py     # serves on http://127.0.0.1:8064

Abre http://127.0.0.1:8064, elige una pregunta sugerida o escribe la tuya, y mira llegar la respuesta con sus tablas, gráficos y enlaces a las fuentes.

¿Todavía sin datasets? Pregunta por las herramientas de ejemplo

Un servidor recién clonado ya sirve sus herramientas de ejemplo incluidas, así que puedes probar el ciclo completo antes de instalar ningún catálogo real: pregúntale al chat qué puede responder, llama una herramienta de ejemplo a través de él, y comprueba que la respuesta llega con sus fuentes.

Descartable por diseño

El gateway es intencionalmente simple: HTML/JS/CSS planos, un backend Flask mínimo, sin framework de frontend. Existe para probar y demostrar la plataforma; espera que cambie rápido.